拟合rmse为多少合适
@郁陈2656：剩余标准差为多少时拟合程度较好 -
百看18619596619…… 方法用.cftool曲线拟合工具首先输入.x,y 的数据.然后输入:cftool.进入工具箱后,选择变量,及拟合方式.在左边就有标准差.其中(RMSE),(均方根误差)
@郁陈2656：各位大侠,用MATLAB做非线性拟合时,RMSE越小越好,但多大时拟合的效果好啊?就是说有没有一个标准值 -
百看18619596619…… l no
@郁陈2656：MATLAB中的数据拟合参数 -
百看18619596619…… Goodness of fit 适合度 SSE 拟合误差 RMSE root mean square error 均方根误差 R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.
@郁陈2656：sas里面线性拟合结果上的参数是什么意思 -
百看18619596619…… N就是样本数 Rsq就是拟合系数,越接近1模型就越好.AdjRsq是调整后的拟合系数,同样越接近1模型拟合度就越好.RMSE是均方根误差,也叫标准误差,定义为:误差的平方和除以样本个数减一的平方根 δ=sqrt[(Σ(di^2))/(n-1)] n为测量次数;di为一组测量值与平均值的偏差.如果误差统计分布是正态分布,那么随机误差落在土σ以内的概率为68%.截距就是左上角那个公式里面的第一个数(-1.29E9).
@郁陈2656：拟合度r2多少合适
百看18619596619…… 原则上R Square 值越高(越接近1),拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression 的sig值如果是小于0.05的,就可以了.
@郁陈2656：MATLAB多变量拟合 -
百看18619596619…… 1、z = p1+p2*x+p3*y+p4*x^2+p5*y^2+p6*x*y; 2、(x: T; y: A); 3、均方差(RMSE):11.9376550129073; 4、残差平方和(SSE):2850.15214414381; 5、相关系数(R): 0.988265860889976; 6、相关系数之平方(R^2): 0.976669411800605; ...
@郁陈2656：cftool工具数据拟合之后,怎么看结果 -
百看18619596619…… 拟合完成后在下面有一个Save to workspace,可以把变量保存到工作区 其中第一个保存的是拟合的结果,默认名称为fittedmodel1 第二个保存的是拟合的精度,默认名称为goodness1 拟合后的系数就在fittedmodel1中,可以使用fittedmodel1.p1的形式调用 在goodness中,RMSE 表示的是均方根误差,它可以表示好坏!
百看18619596619…… 方法用.cftool曲线拟合工具首先输入.x,y 的数据.然后输入:cftool.进入工具箱后,选择变量,及拟合方式.在左边就有标准差.其中(RMSE),(均方根误差)
@郁陈2656：各位大侠,用MATLAB做非线性拟合时,RMSE越小越好,但多大时拟合的效果好啊?就是说有没有一个标准值 -
百看18619596619…… l no
@郁陈2656：MATLAB中的数据拟合参数 -
百看18619596619…… Goodness of fit 适合度 SSE 拟合误差 RMSE root mean square error 均方根误差 R square称为方程的确定系数,0~1之间,越接近1,表明方程的变量对y的解释能力越强.
@郁陈2656：sas里面线性拟合结果上的参数是什么意思 -
百看18619596619…… N就是样本数 Rsq就是拟合系数,越接近1模型就越好.AdjRsq是调整后的拟合系数,同样越接近1模型拟合度就越好.RMSE是均方根误差,也叫标准误差,定义为:误差的平方和除以样本个数减一的平方根 δ=sqrt[(Σ(di^2))/(n-1)] n为测量次数;di为一组测量值与平均值的偏差.如果误差统计分布是正态分布,那么随机误差落在土σ以内的概率为68%.截距就是左上角那个公式里面的第一个数(-1.29E9).
@郁陈2656：拟合度r2多少合适
百看18619596619…… 原则上R Square 值越高(越接近1),拟合性越好,自变量对因变量的解释越充分.但最重要的是看sig值,小于0.05,达到显著水平才有意义.可以看回你spss的结果,对应regression 的sig值如果是小于0.05的,就可以了.
@郁陈2656：MATLAB多变量拟合 -
百看18619596619…… 1、z = p1+p2*x+p3*y+p4*x^2+p5*y^2+p6*x*y; 2、(x: T; y: A); 3、均方差(RMSE):11.9376550129073; 4、残差平方和(SSE):2850.15214414381; 5、相关系数(R): 0.988265860889976; 6、相关系数之平方(R^2): 0.976669411800605; ...
@郁陈2656：cftool工具数据拟合之后,怎么看结果 -
百看18619596619…… 拟合完成后在下面有一个Save to workspace,可以把变量保存到工作区 其中第一个保存的是拟合的结果,默认名称为fittedmodel1 第二个保存的是拟合的精度,默认名称为goodness1 拟合后的系数就在fittedmodel1中,可以使用fittedmodel1.p1的形式调用 在goodness中,RMSE 表示的是均方根误差,它可以表示好坏!
